信息经济空间聚集模式研究——以杭州都市圈为例

王晓耘，张灵菡

（杭州电子科技大学 管理学院，浙江 杭州 300018）

信息经济空间聚集模式研究
——以杭州都市圈为例

王晓耘，张灵菡

（杭州电子科技大学 管理学院，浙江 杭州 300018）

近年来对信息技术高速发展影响下都市空间结构的相关研究文献中，信息城市、数字城市、智慧城市等新的信息空间现象被相继提出。城市资源配置需达到新的要求来满足信息经济的发展。文章以杭州都市圈内杭州、嘉兴、湖州和绍兴四座城市为研究对象，研究杭州都市圈信息经济的空间聚集模式，选取相关统计指标进行实证研究和分析，提出针对性对策建议。

信息经济；空间聚集；都市圈；实证分析

信息在人类历史上扮演很重要的角色，其作用在今天更为重要，并成为一种战略资源。当前，随着信息通信技术的不断创新、融合、扩散，极大提升了生产效率及交易效率，不断涌现出新业态、新模式、新产品，与此同时人类社会的生产方式、生活方式、沟通方式、组织方式等也正发生着深刻的变化。在经济活动中，信息作为一种新的经济要素和传统要素一样促进经济增长。通过投入信息要素、应用信息技术，不断节约物质要素，信息的增长打破了能量经济中“1+1=2”的线性征象，取而代之的是蝴蝶效应经济学中所提出的“非线性增长模式”。作为一种新的经济形体-信息经济，不仅是转型升级的重要驱动力，更是全国新一轮产业竞争的制胜点。因此本文运用区位熵测度杭州都市圈信息经济空间集聚指数，用都市圈面板数据研究信息经济集聚的影响因素，分析信息经济对经济的提升效用，提出针对性的对策建议。

一、文献回顾

信息经济首先是欧美等发达国家提出来的。马克卢普（1963）分析了知识产业的特征和机制，把30个产业部门的知识生产和分配活动划分为通信媒介、信息设备和信息服务等5个大类[1]。波拉特（1977）扩展了马克卢普的研究范围，将知识产业改称为信息产业，并将信息产业看作与工业、服务业、农业三次产业对应的第四产业[2]。马费成（1998）认为马克卢普关于信息在社会经济发展中的重要作用，可以说是信息经济研究的起源[3]。目前国内大多认可信息产业主导说的乌家培（1998）提出的观念：信息经济是一种新型经济，是基于信息、知识、智力，并以现代信息技术等高技术为物质基础、信息产业起主导[4]。现代经济发展的根本动力是创新，创新的关键是知识和信息的生产、传播和使用（熊彼特，1934）[5]。信息经济具有创新性、外部性经济和内容密集等特征，因而它更倾向于在空间上形成生态集聚。信息技术往往和都市圈空间结构重构的研究有关。随着生产、交通和通信方面的技术不断变革，生产与消费逐渐分散化，不仅致使发达国家城市经济布局的调整和重组，且在世界范围内引发了一股对城市圈空间结构调整和重构的研究热流（Castells，2004）[6]。

信息产业已成为发达国家经济发展新的制高点，中国经济增长点的支柱力也时刻依赖信息产业的成长与发展[7]。信息产业对经济的促进作用在两方面：一是直接作用，信息产业有创新性强、技术密集、收益高等特点，信息产业增加值直接拉动经济增长[8]。二是间接作用，信息产业对其他产业有强渗透性和相关性，信息产业成长需要其他产业的产物和服务，其他产业也极大需求信息产业的产品，经济被这种“外溢作用”间接推动增长[9-12]。

二、信息经济空间聚集实证研究

（一）变量选取及数据说明

文章采用面板数据（Panel Data）分析方法。由于本文所使用数据的特殊性，城市截面数小于变量个数，因此本文对两个模型进行固定效应和混合效应两种形式检验，主要采用协方差分析，协方差分析采用F统计量。原假设H0：模型中不同个体具有相同的截距，即采用混合回归模型。备选假设H1：模型中不同个体具有不同的截距，即采用个体固定效应模型。F统计量定义为：

其中SSEu代表约束模型，即混合估计模型的残差平方和，SSEr代表非约束模型，即个体回归模型的残差平方和，NT代表全样本数量，N为截面样本点数，K 为变量数。F～F（N-1，NT-N-K）。

（二）变量选取及数据说明

为了对杭州都市圈新世纪以来信息经济整体发展趋势进行研究，本文选取杭州都市圈四城市2006—2015年期间的面板数据，检验了包含信息要素的各要素对信息经济空间聚集的积极作用。各变量的基本信息如表1所示。

信息经济空间聚集受多种因素影响，杭州都市圈四个城市信息经济聚集水平也存在明显差异。为精确反映这种差异，我们引入区位熵方法计算四个城市信息经济空间聚集指数。区位熵能很好的从区域的视角体现产业聚集度，因此常用来衡量产业聚集度。t时刻城市i的区位熵LQit为：

其中Iit为地区i在t时刻从事信息产业的人口，Pit为地区 i在 t时刻的就业人口，It和 Pt为 t时刻全国信息业从业人口和全国就业总人口。区位熵通过各区域从事信息产业人数占全国比重与各区域就业人数占全国份数之比，来反映区域聚集程度。其数值越大，则说明该行业在该地区居于越高的聚集度。表1是依据近几年四城市的分行业从业人员中计算机服务、信息传输和软件行业的从业人口数据，以及总的就业人口数据，计算出2006—2015年杭州都市圈四城市区位熵。

表1 2006—2015年杭州都市圈区位熵

从表1中得出杭州都市圈内四城市信息经济聚集有显著差异。杭州市信息经济聚集程度最高，2014年区位熵达到1.22，2015年继续扩大为1.37，可见在全国范围内杭州的信息经济发展已然成为优势产业。

（三）模型构建

本文基于扩展的C-D函数，建立不包含GDP及不包含GDP的信息经济聚集度影响因素模型：

其中it表示t时间的第i个地区，其他变量含义见表2。

（四）信息经济空间聚集影响因素实证分析

对杭州都市圈四城市2006—2015年的面板数据进行协方差分析。首先判别采取固定效用模型或是混合效应模型。对模型进行固定效应回归，再进行LR验证，其验证结果如表3所示。

表2 模型变量定义

表3 截面固定效应LR检验结果

模型1和 2的F值分别为 27.27与39.17，均大于置信度为 95%下 F（3，31）和 F（3，30）的临界值，所以驳回原假设，采取固定效应模型更合适。因为当运用面板数据模型时会经常遇到横截面的异方差与序列的自相关性，所以此刻运用OLS产生的结果可能有误。为消除影响，在截面数量小于时间序列长度时可采用不相关回归方法（SUR）来估计方程。分别用SUR和OLS两种方法分别做回归，结果如表4所示。

表4 面板数据回归结果

从估计结果可以看出，2006—2015年期间，教育投入、科技投入、外商投资以及宽带和移动手机为替代变量的信息要素投入系数均为正，并且t值非常显著，说明五类要素对杭州都市圈信息经济的聚集有显著的正向推动作用，其中外商直接投资贡献度最高，系数为0.70；其次为教育投入；再次是移动电话用户数和宽带业务用户数；最后为科技投入。这也反应了信息经济是高投入、高技术型经济，需要大量投资和人力资源支撑；同时都市圈内发展信息经济对外商依赖较大，其本质主要体现在外资的技术溢出特性。信息要素对信息经济聚集也呈现出较大程度的正面作用，移动电话数和互联网宽带数的回归系数分别达到了0.40和0.36，这能够较好的说明信息基础设施和信息经济聚集的正相关关系。

（五）信息经济空间聚集对经济发展的影响分析

古典经济增长理论提出在市场经济条件下，由于劳动力、资本和技术的任意流动将会使区域的经济增长趋于平衡。美国都市经济学家亨德森（John Vennon Henderson，1974）在讨论都市的规模与类型的时候指出，城市规模既具有正的外部性，也具有负的外部性，例如拥挤和通勤时间过长[13]。本文引入了杭州都市圈信息经济发展的区位熵作为解释变量，以分析这种经济增长和区位熵直接的负面关系。

一般来说，产业的集聚伴随着城镇化的推进，它除了带来资金流、人才流、技术流等正面集聚效应外，也会出现由交易成本提升带来的负面扩散效应。在中长期，一旦负面的扩散作用大于正面的聚集作用，则表现为产业的空间集聚将会阻碍地区经济增长[14-16]。这也是为什么产业需要不断的转型升级来寻求与所在区域的均衡匹配发展，其本质就是经济发展方式和城市发展方式的辩证统一。

为此，建立如下计量模型：

（5）式和（6）式依次用作验证信息经济空间集聚对经济提升作用是切合“倒U”还是“倒N”型假说。根据（3）式结果，若 γ＞0，则符合“U”型假说；若 γ＜0，则符合“倒 U”型假说。根据（4）式结果，若β＞0、γ＜0、δ＞0 则曲线呈“N”型，若 β＜0、γ＞0、δ＜0，则为“倒N”型曲线。

采用上一节方法，对模型进行拟合。表5的方程式 1和方程式2依次呈现了（5）式和（6）式解释变量系数估量值。

表5 各因素基本情况

由上可以看出，模型（6）为更合适。β＜0、γ＞0、δ＜0，且通过1%的显著性检验。因此信息经济空间聚集效果更切合“倒N”型假说。为了检验方程2估计结果的稳健性，我们继续采用随机效应模型对模型（6）进行检验，结果见方程3。方程2和方程3依次体现了固定效应模型和随机效益模型估计系数和相关指标。固定效应模型明显优于随机效应模型。

依据表5方程式2的估计结果，绘制出产业聚集增长效应图（见图1），由此更为直接的体现呈倒“N”型曲线变化形态的产业聚集增长效应，并计算出该曲线的极值点。

图1 杭州都市区信息经济聚集影响经济增长模型图

曲线图中B、D分别为极小值点和极大值点，C点为信息经济聚集对经济促进作用的拐点，即从C点开始边际增长率开始变缓。E点表示聚集边际收益为零。AB阶段，产业聚集处于初期阶段，集聚成本较高，聚集效应产生的收益较少，此时聚集效益为负。BD阶段聚集效应不断增加，并伴随着产业集聚的提升，地区发展信息经济的各方面条件趋于成熟，集聚成本下降，集聚增益不断增加，在D点呈现极大值。DE阶段产业聚集进一步提高，聚集成本如土地租金、竞争压力等因素造成集聚效应减弱，集聚收益逐渐降低，E点集聚收益为0，此时信息经济聚集产生的收益达到最大。之后集聚成本再次提高，对经济发展造成负面效应。

三、结论与建议

本文运用区位熵测度杭州都市圈信息经济空间集聚指数，用2006—2015年都市圈面板数据研究信息经济集聚的影响因素，并研究信息经济对经济的提升效用，从中得出以下结论和启示。

1.多种因素共同促进信息经济空间聚集，地区差异较大。通过实证分析提出杭州都市圈信息经济空间集聚效应符合“倒N”型假说，并且四个城市处于不同阶段。杭州信息产业空间集聚度较高，处于集聚效应的高峰期，另外三市处于低谷阶段或聚集初期。不管是体量还是质量，杭州在教育、科研、信息基础设施建设和吸引外资能力等方面均有巨大优势，嘉兴、湖州、绍兴和杭州相比有明显差距。

2.引导转移产业，优化产业空间结构。杭州的信息经济空间聚集明显高于另外三市，各种资源仍然向杭州聚集，产业集聚度进一步提高。为避免产业过度集聚的负面效果，应合理规划产业空间布局，加强都市圈融合发展，把区域差异控制在一定的限度之内。同时各地区根据区域特色，连同自身有利条件，着重发展亮点产业，在不影响原有利产业的前提下合理发展信息经济，促进相关产业的聚集，起到在减少资源浪费和避免产业同构的同时，减弱区域发展差距的效果。

3.丰富信息要素，完备信息经济基础设施的建设。信息基础设施建设规划与社会需求不匹配，规划与需求之间发生错位，导致信息要素发挥不出应有作用；重视硬件设施建设，忽视配套软件发展，未能充分发挥设施作用；同时也要“软硬兼顾”，最大限度挖掘信息基础设施潜力。

4.加大科技投入力度。鼓励科研机构以直接创业或者与企业合作的形式，促进科研成果转化，提高信息经济空间集聚度，推动经济发展。

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（责任编辑：C 校对：T）

F062.5

A

1004-2768（2017）07-0095-04

2017-04-11

研究生优秀论文培育基金项目（2016立项）（ZX140204304004/009）

王晓耘（1956-），男，浙江杭州人，杭州电子科技大学管理学院教授，研究方向：数据挖掘、商务智能；张灵菡（1993-），女，河南柘城人，杭州电子科技大学管理学院硕士研究生，研究方向：数据挖掘。